Hash函数是指把一个大范围映射到一个小范围。把大范围映射到一个小范围的目的往往是为了节省空间,使得数据容易保存。

除此以外,Hash函数往往应用于查找上。所以,在考虑使用Hash函数之前,需要明白它的几个限制:

1. Hash的主要原理就是把大范围映射到小范围;所以,你输入的实际值的个数必须和小范围相当或者比它更小。不然冲突就会很多。
2. 由于Hash逼近单向函数;所以,你可以用它来对数据进行加密。
3. 不同的应用对Hash函数有着不同的要求;比如,用于加密的Hash函数主要考虑它和单项函数的差距,而用于查找的Hash函数主要考虑它映射到小范围的冲突率。

Hash函数应用的主要对象是数组(比如,字符串),而其目标一般是一个int类型。以下我们都按照这种方式来说明。

一般的说,Hash函数可以划分为如下几类:
1. 加法Hash

2. 位运算Hash

3. 乘法Hash

4. 除法Hash

5. 查表Hash

6. 混合Hash

7.数组Hash

下面详细的介绍以上各种方式在实际中的运用。

一、几种经典的Hash函数实现

1、加法Hash

所谓的加法Hash就是把输入元素一个一个的加起来构成最后的结果。标准的加法Hash的构造如下:

  1. 1 static int additiveHash(String key, int prime)
  2. 2 {
  3. 3 int hash, i;
  4. 4 for (hash = key.length(), i = 0; i < key.length(); i++)
  5. 5 hash += key.charAt(i);
  6. 6 return (hash % prime);
  7. 7 }

这里的prime是任意的质数,看得出,结果的值域为[0,prime-1]。

2、位运算Hash

这类型Hash函数通过利用各种位运算(常见的是移位和异或)来充分的混合输入元素。比如,标准的旋转Hash的构造如下:

  1. 1 static int rotatingHash(String key, int prime)
  2. 2 {
  3. 3 int hash, i;
  4. 4 for (hash=key.length(), i=0; i<key.length(); ++i)
  5. 5 hash = (hash<<4)^(hash>>28)^key.charAt(i);
  6. 6 return (hash % prime);
  7. 7 }

先移位,然后再进行各种位运算是这种类型Hash函数的主要特点。比如,以上的那段计算hash的代码还可以有如下几种变形:

  1. 1. hash = (hash<<5)^(hash>>27)^key.charAt(i);
  2. 2. hash += key.charAt(i);
  3. hash += (hash << 10);
  4. hash ^= (hash >> 6);
  5. 3. if((i&1) == 0)
  6. {
  7. hash ^= (hash<<7) ^ key.charAt(i) ^ (hash>>3);
  8. }
  9. else
  10. {
  11. hash ^= ~((hash<<11) ^ key.charAt(i) ^ (hash >>5));
  12. }
  13. 4. hash += (hash<<5) + key.charAt(i);
  14. 5. hash = key.charAt(i) + (hash<<6) + (hash>>16) hash;
  15. 6. hash ^= ((hash<<5) + key.charAt(i) + (hash>>2));

3、乘法Hash

这种类型的Hash函数利用了乘法的不相关性(乘法的这种性质,最有名的莫过于平方取头尾的随机数生成算法,虽然这种算法效果并不好)。比如,

  1. 1 static int bernstein(String key)
  2. 2 {
  3. 3 int hash = 0;
  4. 4 int i;
  5. 5 for (i=0; i<key.length(); ++i) hash = 33*hash + key.charAt(i);
  6. 6 return hash;
  7. 7 }

jdk5.0里面的String类的hashCode()方法也使用乘法Hash。不过,它使用的乘数是31。推荐的乘数还有:131, 1313, 13131, 131313等等。

使用这种方式的著名Hash函数还有:

  1. 1 // 32位FNV算法
  2. 2 int M_SHIFT = 0;
  3. 3 public int FNVHash(byte[] data)
  4. 4 {
  5. 5 int hash = (int)2166136261L;
  6. 6 for(byte b : data)
  7. 7 hash = (hash * 16777619) ^ b;
  8. 8 if (M_SHIFT == 0)
  9. 9 return hash;
  10. 10 return (hash ^ (hash >> M_SHIFT)) & M_MASK;
  11. 11 }

以及改进的FNV算法:

  1. 1 public static int FNVHash1(String data)
  2. 2 {
  3. 3 final int p = 16777619;
  4. 4 int hash = (int)2166136261L;
  5. 5 for(int i=0;i<data.length();i++)
  6. 6 hash = (hash ^ data.charAt(i)) * p;
  7. 7 hash += hash << 13;
  8. 8 hash ^= hash >> 7;
  9. 9 hash += hash << 3;
  10. 10 hash ^= hash >> 17;
  11. 11 hash += hash << 5;
  12. 12 return hash;
  13. 13 }

除了乘以一个固定的数,常见的还有乘以一个不断改变的数,比如:

  1. 1 static int RSHash(String str)
  2. 2 {
  3. 3 int b = 378551;
  4. 4 int a = 63689;
  5. 5 int hash = 0;
  6. 6
  7. 7 for(int i = 0; i < str.length(); i++)
  8. 8 {
  9. 9 hash = hash * a + str.charAt(i);
  10. 10 a = a * b;
  11. 11 }
  12. 12 return (hash & 0x7FFFFFFF);
  13. 13 }

虽然Adler32算法的应用没有CRC32广泛,不过,它可能是乘法Hash里面最有名的一个了。关于它的介绍,大家可以去看RFC 1950规范。

4、除法Hash

除法和乘法一样,同样具有表面上看起来的不相关性。不过,因为除法太慢,这种方式几乎找不到真正的应用。需要注意的是,我们在前面看到的hash的 结果除以一个prime的目的只是为了保证结果的范围。如果你不需要它限制一个范围的话,可以使用如下的代码替代”hash%prime”: hash = hash ^ (hash>>10) ^ (hash>>20)。

5、查表Hash

查表Hash最有名的例子莫过于CRC系列算法。虽然CRC系列算法本身并不是查表,但是,查表是它的一种最快的实现方式。查表Hash中有名的例子有:Universal Hashing和Zobrist Hashing。他们的表格都是随机生成的。

6、混合Hash

混合Hash算法利用了以上各种方式。各种常见的Hash算法,比如MD5、Tiger都属于这个范围。它们一般很少在面向查找的Hash函数里面使用。

7、数组hash

  1. 1 inline int hashcode(const int *v)
  2. 2 {
  3. 3 int s = 0;
  4. 4 for(int i=0; i<k; i++)
  5. 5 s=((s<<2)+(v[i]>>4))^(v[i]<<10);
  6. 6 s = s % M;
  7. 7 s = s < 0 ? s + M : s;
  8. 8 return s;
  9. 9 }

二、对Hash算法的评价

http://www.burtleburtle.net/bob/hash/doobs.html 这个页面提供了对几种流行Hash算法的评价。我们对Hash函数的建议如下:

1. 字符串的Hash。最简单可以使用基本的乘法Hash,当乘数为33时,对于英文单词有很好的散列效果(小于6个的小写形式可以保证没有冲突)。复杂一点可以使用FNV算法(及其改进形式),它对于比较长的字符串,在速度和效果上都不错。

2. 长数组的Hash。可以使用http://burtleburtle.net/bob/c/lookup3.c这种算法,它一次运算多个字节,速度还算不错。

三、后记

本文简略的介绍了一番实际应用中的用于查找的Hash算法。Hash算法除了应用于这个方面以外,另外一个著名的应用是巨型字符串匹配(这时的 Hash算法叫做:rolling hash,因为它必须可以滚动的计算)。设计一个真正好的Hash算法并不是一件容易的事情。做为应用来说,选择一个适合的算法是最重要的。

注:虽说以上的hash能极大程度地避免冲突,但是冲突是在所难免的。所以无论用哪种hash函数,都要加上处理冲突的方法。

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